【発明の詳細な説明】
パワースペクトル密度監視によるプラントパラメータの検出
この特許出願は、1993年３月22日に出願された米国特許出願08/034,058の一部
継続出願である。
発明の分野
本発明は、プロセス制御装置に関し、特に、パラメータのパワースペクトル密
度によってプロセスパラメータが定常状態にあるか非定常状態にあるかを決定す
る装置に関する。
発明の背景
動的なプラント処理において、プロセス変数が定常状態にあるか非定常状態に
あるか知る必要もある。多くのプロセス制御装置はプラント変数を監視して、そ
れらを予め定めた設定点と比較するが、プラント変数が、時間の経過とともに設
定点から離れたプラント変数が正常な範囲から著しく離れているか知ることがよ
り重要なこともある。プラントパラメータの出力が、非定常状態へ至る可能性の
ある初期状態を示しているか予測できることも重要である。
プロセス制御のためのプラントパラメータ監視に関する従来の技術は数多くあ
る。米国特許4,744,041（Strunk他）には、ｄｃモータの定常状態の速度を高速
フーリエ変換解析を用いて検出する技術が記載されている。Strunk他は、試験モ
ータの電流を測定し、サンプルした電流信号をデータとしてコンピュータに送る
電流センサを用いている。コンピュータは、それから複数の時点で測定した瞬間
電流値をサンプルして格納し、定常状態電流に高速フーリエ変換を実行してその
パワースペクトル密度を決定する。コンピュータを用いて決定されたパワースペ
クトル密度に基づき、最大パワーを用いた周波数を検出することでモータの速度
を決定することができる。
米国特許4,303,979（Kato他）には、出力信号の周波数スペクトル変動を監視
する装置が開示されている。装置はまず入力信号のRMS平均周波数値を決定する
。さらに、入力信号の複数周波数サブレンジのそれぞれのRMS値を決定する。次
に、装置は入力試験信号を監視して、そのRMS値と全入力信号の平均周波数を得
る。もし、決定した基準周波数と試験周波数がRMS値と平均周波数において大幅
に異なるようであれば、異常周波数成分のRMS値とピークの平均周波数を計算す
る。そして、異常周波数成分の平均を各境界周波数値と比較して、どの周波数範
囲に異常値があるか決定する。こうして、決定された周波数範囲と平均周波数の
RMS値を用いて補正パラメータを決定する。
米国特許4,965,757（Grassart）には、エンコードされた受信信号をデコード
する方法と装置が開示されている。受信した信号は最初フィルタに通され、格納
される前にサンプルしてデジタルに変換される。連続した各信号ブロックのデジ
タル化されたサンプルは高速フーリエ変換によって周波数領域に置換される。計
算されたスペクトルは、エンコードされた受信データを識別するため可能な各コ
ード信号と格納された理論値が比較される。
米国特許3,883,726（Schmidt）には、減衰した入力データウィンドウを用いた
高速フーリエ変換アルゴリズムコンピュータが記載されている。入力バッファは
入力時間サンプルを受信し、コサイン方形減衰器が入力データサンプルにコサイ
ン方形整形された信号を重畳させ、次に、結果として得られた信号を高速フーリ
エ解析コンピュータに送る。遅延装置、加算器、および出力バッファが設けられ
、入力データウィンドウの減衰効果を除去する。
米国特許4,975,633（Toda他）には、スペクトルデータとRFまたは光信号のパ
ワー値を表示するスペクトルアナライザが記載されている。入力信号は、１経路
を通して送られてスペクトル分析が行われ、さらに次の経路に送られてそのパワ
ー値が決定される。表示手段は、スペクトルデータとパワー値の両方を表示する
。
米国特許5,087,873（Murphy他）には、埋設された金属パイプの腐食状態を検
出する装置が開示されている。図４〜７で、スペクトルアナライザは磁気計対か
ら入力信号を受信する。磁場は、受信信号を高速フーリエ変換を行うことにより
周波数の関数として決定され、結果として得られたスペクトルは磁場の振幅と位
相を示す。これらの値は、埋設されたパイプの状態を検出するのに用いられる。
米国特許4,980,844（Demjanenko他）は、機械の機械的状態を診断する方法を
教示している。Demjanenko他のプロシージャは、計算が複雑で１つ以上の基準信
号セット（これらの基準信号セットはパワースペクトルデータであり得る）の生
成を必要とする。同様の試験データを取得して比較動作を行う。このプロシージ
ャは試験信号と基準信号のそれぞれの平均を取り、その間の距離（即ち、ユーク
リッド距離）を決定し、それらの計算した距離を計算した閾値と比較して、比較
結果に基づき距離を正常あるいは異常として分類する。閾値は、平均基準距離と
基準、および試験標準偏差の関数として決定される。
日本特許出願S62-245931（Toshiba）には、回転するポンプの異常を決定する
プロシージャが記載されている。複数の基準周波数スペクトルがメモリに格納さ
れ（制限パターンと呼ばれる）、各基準周波数スペクトルは、異なる負荷条件の
下でのポンプの動作状態を示す。メモリを保存するには、「バイアス」プロシー
ジャを用い、最も近い基準周波数スペクトルを変更して、ポンプから得られた試
験周波数スペクトルの負荷（即ち、パワー）領域に移行させる。試験周波数スペ
クトルが、「バイアスをかけた」基準周波数スペクトルから決定された範囲を越
えると、警告が出される。このように、Toshibaの装置は、複数の基準周波数ス
ペクトルの格納とバイアス値を加えて選択されたスペクトルの精密な変更を行っ
て、試験スペクトルとの比較ができるようにすることが必要である。バイアスの
調整を誤ると、試験装置の効果が無効になることがある。
従って、本発明の目的は、プロセス変数出力信号がいつ定常状態条件にあるか
を決定する方法を提供することである。
本発明の別の目的は、パラメータ出力信号を分析して、初期非定常状態を表示
する方法を提供することである。
さらに本発明の別の目的は、パワースペクトル密度に依存するプラントパラメ
ータ出力信号の検出方法を提供することである。
発明の要約
プロセス変数出力信号の現在の状態が、許容可能な範囲内にあるかどうか決定
する方法はプラントが定常状態で操業しているとき、プラントのプロセス変数出
力信号をサンプリングしサンプルした出力信号を解析してサンプルされた出力信
号の複数周波数成分のそれぞれのエネルギー容量を含む正規化された基準データ
を得ることによる基準データを設定するステップを含む。このプロシージャは、
プラントが操業しているときにプロセス変数信号をサンプリングして現在の動作
データベースを設定する。サンプルされた現在の出力信号は解析されて、複数の
周波数成分の各々について正規化されたエネルギー容量を含む現在のデータを得
る。基準データと現在のデータの各共通周波数成分について、このプロシージャ
はその正規化されたエネルギー容量を比較し、比較の結果、比較したエネルギー
容量が予め定められた範囲を越えると、非定常状態信号を出力する。
図面の説明
図１は、本発明の方法を実行する装置のブロック図である。
図２ａと２ｂは、本発明の方法を示す概略流れ図である。
図３は、例示したプラントの時間の経過にともなう流量の変化を示すプロット
である。
図４は、図３に示す信号から得られたエネルギー対周波数の半対数プロットで
ある。
図５は、負方向に下降する外乱の流量対時間のプロットである。
図６は、単調に変化する外乱が低周波数範囲のプロットしたエネルギー閾値を
最もひどく乱すことを示す図５のプロットのエネルギー対周波数の半対数プロッ
トである。
図７は、流量信号の「Ｕ」型外乱を示す流量対時間のプロットである。
図８は、１つのエネルギー閾値で、外乱が閾値を越えることを示す図７のプロ
ットのエネルギー対周波数の半対数プロットである。
発明の詳細な説明
本発明の実施する装置と方法は、プラント処理が定常状態または非定常状態で
動作しているかどうか決定する。簡単にいうと、この装置は、プロセス変数が定
常状態にある間、プロセス変数の基準パワースペクトル密度（ＰＳＤ）を決定す
る。パワースペクトル密度は、その成分周波数を関数とした信号のエネルギー容
量を表し、時間領域信号を周波数領域表現に変換する高速フーリエ変換（ＦＦＴ
）によって計算される。
基準ＰＳＤが得られる信号に第１の正規化プロシージャを実行して、信号に対
するゼロ平均基準を得る。この正規化は、サンプルデータ値の時系列平均プロセ
ス変数値を各時系列サンプルデータ値から引いて達成される。スペクトルの計算
に用いた時系列信号サンプル数でスペクトルの各パワー値を割って、スペクトル
データに第２の正規化プロシージャを実行する。第１の正規化プロシージャは、
格納された１つの基準ＰＳＤを後で行うすべての試験プロシージャの基準として
用いられるようにし、複数の基準スペクトルまたは基準スペクトルを調節するバ
イアスプロシージャの必要性をなくす。第２の正規化プロシージャは、現在のＰ
ＳＤと基準ＰＳＤが得られる時間ウィンドウが異なる場合でも、基準ＰＳＤを現
在のＰＳＤと比較できるようにする。
基準ＰＳＤは、プロセス変数が演算されているときに得られた現在のＰＳＤと
比較される。現在のＰＳＤは、基準ＰＳＤについて上述した第１と第２の正規化
プロシージャも実行される。現在のＰＳＤが基準ＰＳＤに対し余りにエネルギー
が大きい（ランプのような遅い変化またはスパイクのような速い変化のいずれの
場合でも）と、プロセス変数は非定常であると決定され、この状態が通知される
。
図１に戻ると、流量監視装置１０，１２がパイプ１４，１６対の流量の状態を
それぞれ連続的に監視する。パイプ１４，１６はプラントの部分を構成し、その
部分のプロセス変数を連続的に監視して、定常状態から非定常状態に移動するも
のがあるかどうか決定する。当業者は、パイプ１４，１６からの入力の表示は単
なる例であり、複数の他の種類のシステム変数（例えば、圧力、容積、温度等）
の監視ができることがわかるだろう。各流量監視装置１０，１２からの出力は、
接続されたアナログ／デジタルコンバータ（Ａ／Ｄ）１８，２０にそれぞれ送ら
れ、その出力は、次いで、制御データ処理装置で主伝達経路を形成するバス２２
に接続される。
中央処理装置（ＣＰＵ）２４はバス２２に相互接続され、また、Ａ／Ｄコンバ
ータ１８，２０にも接続されて、一定時間間隔のサンプル信号をそこから得られ
るようにする。リードオンリメモリ（ＲＯＭ）２５がバス２２に接続され、ＣＰ
Ｕ２４を動作させてセンサ１０，１２を監視するプロシージャとＣＰＵ２４がＡ
／Ｄコンバータ１８，２０から受信した入力データの高速フーリエ変換を実行で
きるようにする。ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２６がバス２２に接続され
、Ａ／Ｄコンバータ１８，２０からの生入力データ、監視されているプロセス変
数が定常状態にあるとき決定された基準ＰＳＤデータ、およびプロセス変数が監
視されているとき決定される現在のＰＳＤを格納する割り当てられたメモリを含
む。
ここで図１の装置の動作を図２ａと２ｂに示す流れ図を参照して説明する。最
初に、定常状態（即ち、基準）ＰＳＤが監視されたプロセス変数について決定さ
れる。定常状態ＰＳＤは、まずプラントが定常状態（ボックス３０）で操業して
いるとき、プロセス変数の出力信号を時間サンプリングして得られる。定常状態
ＰＳＤの混交を防ぐには、時間サンプルした出力信号をフィルタに通し、それか
ら非周期信号を除去する（ボックス３２）。
そして、フィルタを通された出力サンプルは、サンプルデータ値の時系列平均プ
ロセス変数を各時系列サンプルデータ値から引いて、ゼロ平均基準に正規化され
る。これにより、動作状態に依存するあらゆるバイアスを除去する（ボックス３
３）。
次に、フィルタを通され、正規化された周期サンプル信号は、ＲＯＭ２４から
読み出されたプロシージャの制御下で、中央処理装置２４によりＦＦＴ解析され
る（ボックス３４）。第２の正規化プロシージャは、時系列サンプルが検出され
る時間ウィンドウから得られたあらゆるバイアスを除去する。第２の正規化プロ
シージャは、各スペクトル周波数データ値を周波数データの「時間」正規化を行
うため、時間サンプル数で割る。
ＰＳＤ解析の結果は、フィルタを通された定常状態信号の周波数（ωｊ）で正
規化されたエネルギー値列であり、周波数（ωｊ）で正規化された各エネルギー
値は、特定の周波数信号に含まれるエネルギーに比例した関連する属性を持って
いる。これらの周波数とエネルギー値の属性は、定常状態（または基準）ＰＳＤ
データとしてＲＡＭ２６に格納される。
この時点で、定常状態ＰＳＤの各エネルギー値属性に加えられるユーザから提
供された乗数係数にアクセスされる。乗数係数は、プロセス変数の現在のＰＳＤ
が非定常状態にあるとみなされるために基準ＰＳＤを越えなければならない数値
であるエネルギー閾値を導出できるようにする（ボックス３６）。図１の装置は
、「現在の流量」監視状態に切り替わり、装置がセンサ１０，１２等からの出力
を監視する。どのセンサも監視していないとき、その出力がＦＦＴプロシージャ
によりＰＳＤ表示に変換され、それから、同じセンサの前に得た定常状態ＰＳＤ
（即ち、ＲＡＭ２６に格納されているもの）と比較する。ＣＰＵ２４は、プラン
トの操業時（ボックス３８）、センサ（例えば、１０）からの出力信号をサンプ
リングして現在の監視状態になる。十分なサンプルが蓄積された後、ＣＰＵ２４
はサンプルされた現在の出力信号をフィルタに通して非周期成分を除去し（ボッ
クス３９）、フィルタに通された信号をゼロ平均基準（基準ＰＳＤと全く同じ）
（ボックス４０）に正規化して、ＦＦＴプロシージャを用いてサンプルした現在
の出力信号に対しＰＳＤ（ωｊ）を計算する（ボックス４１）。各スペクトル周
波数データ値は、時系列サンプル数で割られて、周波数データの「時間」正規化
を行う。基準ＰＳＤと現在のＰＳＤデータを正規化すると、その検出時に、異な
る時間ウィンドウが用いられていてもそれらのデータの比較ができるようになる
。
現在のＰＳＤ（ωｉ）がその対応する定常状態ＰＳＤ（ωｊ）にユーザが入力
した乗数係数を掛けたものより大きいかどうか決定され（ボックス４２，４４）
。もしそうであれば、装置はωｉの値を出力し、そのとき最大エネルギー比が見
出され、プロセス変数が非定常状態にあることを示す信号が出力される（ボック
ス４６）。
判断ボックス４４で判断の結果、現在のＰＳＤ（ωｉ）が乗数係数と定常状態
ＰＳＤ（ωｊ）を掛けた値を越えないことを示す場合、サンプルされた現在の出
力信号が定常状態にあり、それ以上の動作は必要ないことが決定される。この時
点で、プロシージャが終了し、ＣＰＵ２４は他の現在のプロセス変数信号を監視
して、このプロシージャを繰り返す。
図３〜８は、上述したプロシージャの例を含む。図３で、プロセス変数（流量
）は、数時間（１２６分）にわたりプロットされる。プロット線上の各点は、装
置に入力されるサンプルした流量値を示す。現在の流量値を監視する前に、同じ
プロセス変数の定常状態時に基準流量が監視され、基準ＰＳＤが得られる（例え
ば、図４の点線１００）。基準ＰＳＤ線１００は、平均化された比較を行うため
に、１０の「段階」に量子化されている。そして、図３の信号のＰＳＤが計算さ
れ（線１０２）、周波数スペクトル全体にわたりパワーの著しい変動を示してい
ることがわかる。
図５では、ランプ外乱１０３がプロットされている（流量対時間）。さらに、
例示の目的でのみ、２つの乗数係数（例えば、１．０と１．５）が用いられ、エ
ネルギーＰＳＤ閾値１０８，１１０をそれぞれ得る。ランプ信号１０３をＰＳＤ
に変換すると、図６に示すエネルギー対周波数の線１０６が得られる。ランプ外
乱１０３は、低周波数範囲でＰＳＤエネルギー閾値１０８，１１０をきわめてひ
どく乱すことに注意されたい。このような条件で警告が発せられる。エネルギー
閾値１０８を越えただけの場合には警告を発しないように装置が調整されてもよ
いが、閾値１０８を越えるエネルギーでの周波数は初期の不安定なモードをユー
ザが監視するために出力され得る。
図７で、「Ｕ」外乱１１３が流量対時間で示されている。図７で流量が監視さ
れる時間範囲にわたり、流量の差は大きくないが、外乱が起きていることは明ら
かである。図８に示すように、このような外乱は、ＰＳＤ線１１２のピークをエ
ネルギーの閾値１１４と比較して抽出される。
上記の説明は、本発明を説明するだけのものであることを理解されたい。本発
明から逸脱することなく、当業者がさまざまな代替装置を用いたり変更を加えた
りすることができる。従って、本発明は、添付したクレームの範囲内のそのよう
なすべての代替装置、修正、および変更を含むものであるることをも意図してい
る。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Plant parameter detection by power spectral density monitoring
This patent application is part of US Patent Application 08 / 034,058 filed March 22, 1993.
It is a continuation application.
Field of the invention
The present invention relates to a process control device, and in particular, to the power spectrum density of a parameter.
Determining whether a process parameter is in a steady or unsteady state by degree
Device.
Background of the Invention
In dynamic plant processing, process variables can be in a steady or unsteady state.
You also need to know if there is. Many process controllers monitor plant variables and
These are compared to a predetermined set point, but the plant variables are set over time.
It is useful to know if plant variables that are far from the fixed point are significantly far from the normal range.
Sometimes it is more important. Output of plant parameters may lead to unsteady state
It is also important to be able to predict or indicate a certain initial state.
There are many conventional technologies for monitoring plant parameters for process control.
You. U.S. Pat. No. 4,744,041 (Strunk et al.) Discloses that the steady state speed of a dc motor is increased.
A technique for detecting using Fourier transform analysis is described. Strunk et al.
Data current and send the sampled current signal as data to the computer
A current sensor is used. The computer then measures the moment
Sample and store the current value and perform a fast Fourier transform on the steady state current to
Determine the power spectral density. Power spectrum determined using a computer
Based on the vector density, the motor speed is detected by detecting the frequency using the maximum power.
Can be determined.
U.S. Pat. No. 4,303,979 (Kato et al.) Monitors frequency spectrum variations of output signals
An apparatus is disclosed. The device first determines the RMS average frequency value of the input signal
. Further, the RMS value of each of the plurality of frequency sub-ranges of the input signal is determined. Next
The instrument monitors the input test signal and obtains its RMS value and the average frequency of all input signals.
You. If the determined reference frequency and test frequency are significantly different in RMS value and average frequency
If it is different, calculate the RMS value of the abnormal frequency component and the average frequency of the peak.
You. Then, the average of the abnormal frequency component is compared with each boundary frequency value, and the
Determine if there is an outlier in the box. Thus, the determined frequency range and the average frequency
A correction parameter is determined using the RMS value.
U.S. Pat. No. 4,965,757 (Grassart) decodes an encoded received signal
A method and apparatus are disclosed. The received signal is first filtered and stored
Before being sampled and converted to digital. Digit of each successive signal block
The tallyed samples are replaced in the frequency domain by a fast Fourier transform. Total
The calculated spectrum is encoded into each possible code to identify the encoded received data.
The mode signal is compared with the stored theoretical value.
US Patent 3,883,726 (Schmidt) uses an attenuated input data window.
A fast Fourier transform algorithm computer is described. The input buffer is
An input time sample is received and a cosine square attenuator
The square shaped signal is superimposed and then the resulting signal is
D Send to analysis computer. A delay device, an adder, and an output buffer are provided.
, Remove the attenuation effect of the input data window.
U.S. Pat. No. 4,975,633 (Toda et al.) Includes spectral data and RF or optical signal parsing.
There is described a spectrum analyzer for displaying the power value. Input signal is one path
Through the spectrum analyzer for further analysis.
-Value is determined. The display means displays both the spectrum data and the power value
.
U.S. Patent 5,087,873 (Murphy et al.) Examines the corrosion of buried metal pipes.
An issuing device is disclosed. 4-7, the spectrum analyzer is a magnetometer pair
Receive the input signal. The magnetic field is obtained by performing a fast Fourier transform on the received signal.
Determined as a function of frequency, the resulting spectrum is the amplitude and position of the magnetic field.
Indicates a phase. These values are used to detect the condition of the buried pipe.
US Patent 4,980,844 (Demjanenko et al.) Describes a method for diagnosing the mechanical condition of a machine.
Teaching. Demjanenko's other procedures are complex and require more than one reference signal.
Signal sets (these reference signal sets can be power spectrum data)
Needs to be completed. The same test data is obtained and a comparison operation is performed. This procedure
The averager takes the average of each of the test signal and the reference signal, and calculates the distance between them (ie,
Lid distance), compare those calculated distances with the calculated threshold, and compare
Based on the result, the distance is classified as normal or abnormal. The threshold is the average reference distance
Determined as a function of reference, and test standard deviation.
Japanese Patent Application S62-245931 (Toshiba) determines abnormality of rotating pump
The procedure is described. Multiple reference frequency spectra are stored in memory
(Referred to as limiting patterns), each reference frequency spectrum is
Shows the operating state of the pump below. To save memory, use the "bias" procedure.
Change the closest reference frequency spectrum using the
Into the loading (or power) region of the test frequency spectrum. Test frequency spectrum
Is out of the range determined from the "biased" reference frequency spectrum.
You will be warned. In this way, Toshiba's device has multiple reference frequency
Perform precise changes to the selected spectrum by storing the spectrum and adding bias values
It is necessary to be able to compare with the test spectrum. Biased
Incorrect adjustments can invalidate the effects of the test equipment.
Therefore, it is an object of the present invention to determine when a process variable output signal is in a steady state condition.
Is to provide a way to determine
Another object of the present invention is to analyze the parameter output signal to indicate the initial unsteady state
Is to provide a way to
Yet another object of the present invention is to provide a plant parameter that depends on power spectral density.
Data output signal detection method.
Summary of the Invention
Determine if the current state of the process variable output signal is within an acceptable range
Method is to use the plant process variable output when the plant is operating at steady state.
The output signal is sampled and the sampled output signal is analyzed.
Normalized reference data containing the energy capacity of each of the multiple frequency components of the signal
Setting reference data by obtaining This procedure
Sampling process variable signals while the plant is in operation to determine current behavior
Set up the database. The current output signal sampled is analyzed and multiple
Obtain current data containing the normalized energy capacity for each of the frequency components
You. For each common frequency component of the reference and current data, this procedure
Compares their normalized energy capacities, and as a result of the comparison, the compared energy
When the capacity exceeds a predetermined range, an unsteady state signal is output.
Description of the drawings
FIG. 1 is a block diagram of an apparatus for performing the method of the present invention.
2a and 2b are schematic flow charts illustrating the method of the present invention.
FIG. 3 is a plot showing the change in flow over time in the illustrated plant.
It is.
FIG. 4 is a semi-log plot of energy versus frequency obtained from the signal shown in FIG.
is there.
FIG. 5 is a plot of the flow rate of a negatively descending disturbance versus time.
FIG. 6 shows the energy threshold plotted in the low frequency range where the monotonically changing disturbance is low.
The half-log plot of energy versus frequency in the plot of FIG.
It is.
FIG. 7 is a plot of flow versus time showing a "U" disturbance of the flow signal.
FIG. 8 is a graph of FIG. 7 showing that at one energy threshold, the disturbance exceeds the threshold.
5 is a semi-log plot of unit energy versus frequency.
Detailed description of the invention
The apparatus and method practiced by the present invention can be used in a steady state or unsteady state
Determine if it is working. Simply put, this device has defined process variables.
Determine the reference power spectral density (PSD) of the process variable while in normal conditions
You. Power spectral density is the energy content of a signal as a function of its component frequency.
Fast Fourier Transform (FFT) that represents a quantity and transforms a time domain signal into a frequency domain representation
).
Performing a first normalization procedure on the signal from which the reference PSD is obtained,
To obtain a zero mean criterion. This normalization is based on the time series average processing of the sampled data values.
This is achieved by subtracting the variable values from each time series sampled data value. Calculate spectrum
Divide each power value of the spectrum by the number of time-series signal samples used for
Perform a second normalization procedure on the data. The first normalization procedure is:
One stored reference PSD as reference for all subsequent test procedures
To be used and to adjust multiple reference spectra or reference spectra.
Eliminate the need for ease procedures. The second normalization procedure is the current P
Even if the time window in which SD and the reference PSD are obtained is different, the reference PSD is
Be able to compare with existing PSD.
The reference PSD is the current PSD obtained when the process variable is being calculated.
Be compared. The current PSD is based on the first and second normalizations described above for the reference PSD.
The procedure is also executed. The current PSD is too energy relative to the reference PSD
Is large (either a slow change like a ramp or a fast change like a spike)
) And the process variable is determined to be unsteady and this condition is signaled
.
Returning to FIG. 1, the flow monitoring devices 10 and 12 change the state of the flow rate of the
Each is monitored continuously. Pipes 14 and 16 form part of the plant,
Monitor some process variables continuously and move from steady state to unsteady state.
Determine if there are any. One skilled in the art will recognize that the display of inputs from pipes 14 and 16 is simply
Is an example of several other types of system variables (eg, pressure, volume, temperature, etc.)
You can see that it can be monitored. The output from each flow monitoring device 10, 12 is
Send to connected analog / digital converters (A / D) 18 and 20 respectively
The output is then passed to a bus 22 which forms the main transmission path in the control data processor.
Connected to.
A central processing unit (CPU) 24 is interconnected with a bus 22 and has an A / D converter.
Data sampled at a fixed time interval therefrom.
So that A read only memory (ROM) 25 is connected to the bus 22,
The procedure for operating the U24 to monitor the sensors 10 and 12 and the CPU 24
Performs fast Fourier transform of input data received from / D converters 18 and 20
To be able to A random access memory (RAM) 26 is connected to the bus 22
, Raw input data from A / D converters 18 and 20,
Reference PSD data determined when the number is in steady state, and process variables are monitored.
Includes allocated memory to store the current PSD determined when viewed.
No.
The operation of the device of FIG. 1 will now be described with reference to the flowcharts shown in FIGS. 2a and 2b. Most
First, a steady state (ie, reference) PSD is determined for the monitored process variable.
It is. Steady state PSD means that the plant first operates in steady state (box 30).
The output signal of the process variable is obtained by time sampling. steady state
To prevent PSD confusion, the time-sampled output signal is filtered and
Aperiodic signals are removed (box 32).
The filtered output sample is then used to generate a time series average of the sampled data values.
Process variables are subtracted from each time-series sampled data value and normalized to the zero mean standard.
You. This removes any operating state dependent bias (box 3).
3).
Next, the filtered and normalized periodic sample signal is read from ROM 24.
Under the control of the read procedure, the FFT analysis is performed by the central processing unit 24.
(Box 34). The second normalization procedure is where the time series samples are detected
Eliminate any biases obtained from the time window. Second Normalization Pro
The sequencer performs a "time" normalization of the frequency data for each spectral frequency data value.
To divide by the number of time samples.
The result of the PSD analysis is positive at the frequency (ωj) of the filtered steady state signal.
A series of normalized energy values, each energy normalized by frequency (ωj)
The value has an associated attribute that is proportional to the energy contained in the particular frequency signal
I have. These frequency and energy value attributes are the steady state (or reference) PSD
The data is stored in the RAM 26 as data.
At this point, the user submits the steady state PSD for each energy value attribute.
The provided multiplier coefficient is accessed. The multiplier factor is the current PSD of the process variable
Number that must exceed the reference PSD to be considered as being in an unsteady state
(Box 36). The device of FIG. 1
Is switched to the “current flow” monitoring state, and the device outputs from the sensors 10, 12, etc.
To monitor. When no sensor is monitoring, the output is FFT procedure
To the PSD representation, then the steady state PSD obtained before the same sensor
(That is, stored in the RAM 26). CPU 24 is a plan
During operation (box 38), the output signal from the sensor (eg, 10) is sampled.
Ring to the current monitoring state. After sufficient samples have been accumulated, the CPU 24
Filters the current sampled output signal to remove aperiodic components (both
Box 39), the filtered signal is zero-mean reference (exactly the same as the reference PSD)
The current, normalized using (Box 40) and sampled using the FFT procedure
Is calculated (Box 41). Each spectrum circumference
Wavenumber data values are divided by the number of time-series samples to "time" normalize the frequency data
I do. If the reference PSD and the current PSD data are normalized, different
Data can be compared even if a different time window is used
.
The user enters the current PSD (ωi) into its corresponding steady state PSD (ωj)
Is determined to be greater than the multiplied multiplier (boxes 42, 44)
. If so, the device outputs the value of ωi, at which time the maximum energy ratio is found.
Signal indicating that the process variable is in an unsteady state (box).
S46).
As a result of the determination in the determination box 44, the current PSD (ωi) is determined by the multiplier coefficient and the steady state.
If the value multiplied by PSD (ωj) does not exceed, the current output sampled
It is determined that the force signal is in a steady state and no further action is required. At this time
At this point, the procedure ends and the CPU 24 monitors other current process variable signals.
And repeat this procedure.
3 to 8 include examples of the procedure described above. In FIG. 3, the process variables (flow rate
) Is plotted over several hours (126 minutes). Each point on the plot line is
Shows the sampled flow value input to the device. Before monitoring the current flow value,
The reference flow rate is monitored during the steady state of the process variable to obtain a reference PSD (eg,
For example, dotted line 100 in FIG. 4). The reference PSD line 100 is used to perform an averaged comparison.
Are quantized into ten “stages”. Then, the PSD of the signal of FIG.
(Line 102) showing a significant variation in power over the entire frequency spectrum.
You can see that
In FIG. 5, the ramp disturbance 103 is plotted (flow versus time). further,
For illustrative purposes only, two multiplier coefficients (eg, 1.0 and 1.5) are used.
The energy PSD thresholds 108 and 110 are obtained, respectively. PSD of ramp signal 103
Converts to the energy versus frequency line 106 shown in FIG. Outside the lamp
The turbulence 103 can significantly exceed the PSD energy thresholds 108, 110 in the low frequency range.
Please be careful not to disturb. A warning is issued under such conditions. energy
The device may be adjusted so that no warning is issued if only the threshold 108 is exceeded.
However, frequencies with energies above the threshold 108 will use the initial unstable mode.
Can be output for monitoring.
In FIG. 7, "U" disturbance 113 is shown as flow rate versus time. The flow rate is monitored in FIG.
The difference in flow rate is not large over the time range, but it is clear that disturbance is occurring.
Is. As shown in FIG. 8, such a disturbance causes the peak of the PSD line 112 to be reduced.
It is extracted in comparison with a threshold value 114 of energy.
It should be understood that the above description is only illustrative of the invention. Departure
Persons skilled in the art may use or make various alterations without departing from the
Can be Accordingly, the present invention is directed to any such within the scope of the appended claims.
It is also intended to include all alternative equipment, modifications and changes
You.
【手続補正書】特許法第１８４条の８第１項
【提出日】１９９６年１２月１７日
【補正内容】
明細書
パワースペクトル密度監視によるプラントパラメータの検出
この特許出願は、1993年３月22日に出願された米国特許出願08/034,058（現存
放棄）の一部継続出願である。
発明の分野
本発明は、プロセス制御装置に関し、特に、パラメータのパワースペクトル密
度によってプロセスパラメータが定常状態にあるか非定常状態にあるかを決定す
る装置に関する。
発明の背景
動的なプラント処理において、プロセス変数が定常状態にあるか非定常状態に
あるか知る必要もある。多くのプロセス制御装置はプラント変数を監視して、そ
れらを予め定めた設定点と比較するが、プラント変数が、時間の経過とともに設
定点から離れたプラント変数が正常な範囲から著しく離れているか知ることがよ
り重要なこともある。プラントパラメータの出力が、非定常状態へ至る可能性の
ある初期状態を示しているか予測できることも重要である。
プロセス制御のためのプラントパラメータ監視に関する従来の技術は数多くあ
る。米国特許4,744,041（Strunk他）には、ｄｃモータの定常状態の速度を高速
フーリエ変換解析を用いて検出する技術が記載されている。Strunk他は、試験モ
ータの電流を測定し、サンプルした電流信号をデータとしてコンピュータに送る
電流センサを用いている。コンピュータは、それから複数の時点で測定した瞬間
電流値をサンプルして格納し、定常状態電流に高速フーリエ変換を実行してその
パワースペクトル密度を決定する。
コンピュータを用いて決定されたパワースペクトル密度に基づき、モータの速
度を最大パワーを用いた周波数を検出することで決定することができる。
日本特許出願S62-245931（Toshiba）には、回転するポンプの異常を決定する
プロシージャが記載されている。複数の基礎周波数スペクトルがメモリに格納さ
れ（制限パターンと呼ばれる）、各基準周波数スペクトルは、異なる負荷条件下
の下でのポンプの動作状態を示す。メモリを保護するには、「バイアス」プロシ
ージャを用い、最も近い基準周波数スペクトルを変更して、ポンプから得られた
試験周波数スペクトルの負荷（即ち、パワー）領域に移行させる。試験周波数ス
ペクトルが、「バイアスをかけた」基準周波数スペクトルから決定された範囲を
越えると、警告が出される。このようにToshibaの装置は、複数の基準周波数ス
ペクトルを格納した記憶装置とバイアス値を加えて選択されたスペクトルの精密
な変更を行って、試験スペクトルとの比較ができるようにすることが必要である
。バイアスの調整を誤ると、試験装置の効果が無効になることがある。
ＰＣＴ公開出願WO94/22025（Bartusiak他）には、パワースペクトル密度に依
存するプロセス信号検出技術が記載されている。基準データはプラントが定常状
態で操業している間に蓄積され、これには複数の周波数成分のそれぞれのエネル
ギー容量が含まれる。現在の動作データベースは、プラントが操業しているとき
プロセス変数をサンプリングして設定される。サンプルされた現在の出力を解析
して、複数の周波数成分のそれぞれのエネルギー容量を含む現在のデータを得る
。基準データと現在のデータの各共通周波数成分について、装置はエネルギー容
量を比較し、比較したエネルギー容量が予め定められた範囲を越えると、非定常
状態信号を出力する。
従って、本発明の目的は、プロセス変数出力信号がいつ定常状態条件にあるか
を決定する方法を提供することである。
本発明の別の目的は、パラメータ出力信号を分析して、初期非定常状態を表示
する方法を提供することである。
さらに本発明の別の目的は、パワースペクトル密度に依存するプラントパラメ
ータ出力信号の検出方法を提供することである。
発明の要約
プロセス変数出力信号の現在の状態が、許容可能な範囲内にあるかどうか決定
する方法はプラントが定常状態で操業しているとき、プラントのプロセス変数出
力信号をサンプリングし、サンプルした出力信号を解析してサンプルされた出力
信号の複数周波数成分のそれぞれのエネルギー容量を含む正規化された基準デー
タを得ることによる基準データを設定するステップを含む。このプロシージャは
、プラントが操業しているときにプロセス変数信号をサンプリングして現在の動
作データベースを設定する。サンプルされた現在の出力信号は解析されて、複数
の周波数成分の各々について正規化されたエネルギー容量を含む現在のデータを
得る。基準データと現在のデータの各共通周波数成分について、このプロシージ
ャはその正規化されたエネルギー容量を比較し、比較の結果、比較したエネルギ
ー容量の差が予め定められた範囲を越えると、非定常状態信号を出力する。
図面の説明
図１は、本発明の方法を実行する装置のブロック図である。
図２ａと２ｂは、本発明の方法を示す概略流れ図である。
図３は、例示したプラントの時間の経過にともなう流量の変化を示すプロット
である。
図４は、図３に示す信号から得られたエネルギー対周波数の半対数プロットで
ある。
図５は、負方向に下降する外乱の流量対時間のプロットである。
図６は、単調に変化する外乱が低周波数範囲のプロットしたエネルギー閾値の
最もひどく乱すことを示す図５のプロットのエネルギー対周波数の半対数プロッ
トである。
図７は、流量信号の「Ｕ」型外乱を示す流量対時間のプロットである。
図８は、１つのエネルギー閾値で、外乱が閾値を越えることを示す図７のプロ
ットのエネルギー対周波数の半対数プロットである。
発明の詳細な説明
本発明の実施する装置と方法は、プラント処理が定常状態または非定常状態で
動作しているかどうか決定する。簡単にいうと、この装置は、プロセス変数が定
常状態にある間、プロセス変数の基準パワースペクトル密度（ＰＳＤ）を決定す
る。パワースペクトル密度は、その成分周波数を関数とした信号のエネルギー容
量を表し、時間領域信号を周波数領域表現に変換する高速フーリエ変換（ＦＦＴ
）によって計算される。
基準ＰＳＤが得られる信号に第１の正規化プロシージャを実行して、信号に対
するゼロ平均基準を得る。この正規化は、サンプルデータ値の時系列平均プロセ
ス変数値を各時系列サンプルデータ値から引いて達成される。スペクトルの計算
に用いた時系列信号サンプル数でスペクトルの各パワー値を割って、スペクトル
データに第２の正規化プロシージャを実行する。第１の正規化プロシージャは、
格納された１つの基準ＰＳＤを後で行うすべての試験プロシージャの基準として
用いられるようにし、複数の基準スペクトルまたは基準スペクトルを調節するバ
イアスプロシージャの必要性をなくす。第２の正規化プロシージャは、現在のＰ
ＳＤと基準ＰＳＤが得られる時間ウィンドウが異なる場合でも、基準ＰＳＤを現
在のＰＳＤと比較できるようにする。
基準ＰＳＤは、プロセス変数が演算されているときに得られた現在のＰＳＤと
比較される。現在のＰＳＤは、基準ＰＳＤについて上述した第１と第２の正規化
プロシージャも実行される。現在のＰＳＤが基準ＰＳＤに対し余りにエネルギー
が大きい（ランプのような遅い変化またはスパイクのような速い変化のいずれの
場合でも）と、
請求の範囲
１．プロセス変数出力信号の現在の状態および出力信号が許容可能な範囲にある
かどうか決定する方法であって、
(a) 前記プラントが定常状態で操業しているとき、第１の期間にわたり基準出
力信号をサンプリングして前記プロセス変数の基準比較データを設定し、各サン
プルした基準出力信号にさらに第１の正規化プロシージャを実行し、各サンプル
した信号をゼロ平均基準に変換するステップと、
(b) 前記サンプルした出力信号を処理し前記プロセス変数の基準スペクトルデ
ータを得て、前記基準スペクトルデータが前記サンプルした出力信号の複数の周
波数成分のそれぞれについて正規化されたエネルギー容量を示すようにし、各基
準スペクトルデータ値に第２の正規化プロシージャを実行し、同プロシージャに
おいて各スペクトルデータ値をサンプル時間に関連した値で割るようにするステ
ップであり、ここにサンプル時間はスペクトルデータ値を得るために出力信号が
サンプルされる時間ウィンドウであるように設けられるステップと、
(c) 前記基準スペクトルデータを格納するステップと、
(d) 前記プラントが操業しているとき、第２の期間にわたり前記プロセス変数
の現在の出力信号をサンプリングして前記プロセス変数の現在の動作データを設
定し、各サンプルした現在の出力信号にさらに第１の正規化プロシージャを実行
し、各サンプルした信号をゼロ平均基準に変換するステップと、
(e) 前記サンプルした現在の出力信号を処理し現在のスペクトルデータを得て
、前記現在のスペクトルデータが前記サンプルした現在の出力信号の複数の周波
数成分のそれぞれの正規化されたエネルギー容量を示すようにし、各現在のスペ
クトルデータ値に第２の正規化プロシージャを実行し、同プロシージャにおいて
各スペクトルデータ値をサンプル時間に関連する値で割るようにするステップで
あり、ここにサンプル時間はスペクトルデータ値を得るために出力信号がサンプ
ルされる時間ウィンドウであるように設けられるステップと、
(f) 前記基準スペクトルデータと現在のスペクトルデータの各複数の周波数成
分に対して、正規化されたエネルギー容量を比較し、前記比較の結果、前記現在
のスペクトルデータの任意の周波数成分のエネルギー容量の閾値がこれに対応す
る前記基準スペクトルデータの共通周波数成分のエネルギー容量を越えると、信
号を出力するステップとを含む方法。
６．前記サンプル時間に関連する値が前記時間ウィンドウの間に取られた出力信
号のサンプル数である請求項１に記載の方法。
７．ステップ(f)が前記信号がさらに出力される共通周波数を示す請求項１に記
載の方法。
８．前記解析ステップ(b)及び(e)で、前記サンプルされた出力信号のフーリエ変
換を行って、周波数成分とその各々のエネルギー容量を決定する請求項１に記載
の方法。
９．前記現在のデータの周波数成分のエネルギーが設定係数を掛けたとき前記基
準データの共通周波数成分のエネルギー容量を越えるときだけに、前記信号がス
テップ(f)で出力される請求項１に記載の方法。
10．ステップ(f)で、前記各共通周波数成分のエネルギー比が決定された後、少
なくとも１つの前記比が予め定められた係数を越えたことが示されるときに前記
信号が出力される請求項１に記載の方法。[Procedure of Amendment] Article 184-8, Paragraph 1 of the Patent Act
[Submission date] December 17, 1996
[Correction contents]
Specification
Plant parameter detection by power spectral density monitoring
This patent application is based on U.S. Patent Application No. 08 / 034,058, filed March 22, 1993
Abandoned).
Field of the invention
The present invention relates to a process control device, and in particular, to the power spectrum density of a parameter.
Determining whether a process parameter is in a steady or unsteady state by degree
Device.
Background of the Invention
In dynamic plant processing, process variables can be in a steady or unsteady state.
You also need to know if there is. Many process controllers monitor plant variables and
These are compared to a predetermined set point, but the plant variables are set over time.
It is useful to know if plant variables that are far from the fixed point are significantly far from the normal range.
Sometimes it is more important. Output of plant parameters may lead to unsteady state
It is also important to be able to predict or indicate a certain initial state.
There are many conventional technologies for monitoring plant parameters for process control.
You. U.S. Pat. No. 4,744,041 (Strunk et al.) Discloses that the steady state speed of a dc motor is increased.
A technique for detecting using Fourier transform analysis is described. Strunk et al.
Data current and send the sampled current signal as data to the computer
A current sensor is used. The computer then measures the moment
Sample and store the current value and perform a fast Fourier transform on the steady state current to
Determine the power spectral density.
Based on the power spectral density determined using a computer, the speed of the motor
The degree can be determined by detecting the frequency using the maximum power.
Japanese Patent Application S62-245931 (Toshiba) determines abnormality of rotating pump
The procedure is described. Multiple fundamental frequency spectra are stored in memory
(Referred to as limiting patterns), each reference frequency spectrum is
3 shows the operating state of the pump under. To protect memory, use the "bias"
The nearest reference frequency spectrum using the
Move to the load (or power) region of the test frequency spectrum. Test frequency
The spectrum is the range determined from the "biased" reference frequency spectrum.
If you do, a warning will be issued. In this way, Toshiba's device uses multiple reference frequency
Accuracy of selected spectra with storage of spectral storage and bias values
Need to make any changes to allow comparison with the test spectrum
. Incorrect bias adjustment may invalidate the effects of the test equipment.
PCT published application WO94 / 22025 (Bartusiak et al.) States that power spectral density
Existing process signal detection techniques are described. The reference data indicates that the plant is in a steady state.
Accumulated during operation, including the energy of each of multiple frequency components.
Energy capacity included. The current operation database is when the plant is operating
Set by sampling process variables. Analyze current sampled output
And obtain the current data including the energy capacity of each of the plurality of frequency components
. For each common frequency component of the reference and current data, the device
When the compared energy capacities exceed the predetermined range, the
Outputs a status signal.
Therefore, it is an object of the present invention to determine when a process variable output signal is in a steady state condition.
Is to provide a way to determine
Another object of the present invention is to analyze the parameter output signal to indicate the initial unsteady state
Is to provide a way to
Yet another object of the present invention is to provide a plant parameter that depends on power spectral density.
Data output signal detection method.
Summary of the Invention
Determine if the current state of the process variable output signal is within an acceptable range
Method is to use the plant process variable output when the plant is operating at steady state.
Sampled output by sampling force signal and analyzing sampled output signal
Normalized reference data containing the energy capacity of each of the multiple frequency components of the signal
Setting reference data by obtaining data. This procedure is
Sample the process variable signal while the plant is operating to
Set the work database. The current output signal sampled is analyzed and
Current data containing the normalized energy capacities for each of the frequency components
obtain. For each common frequency component of the reference data and the current data, this procedure
The unit compares the normalized energy capacities, and as a result of the comparison, the compared energy
If the difference between the capacities exceeds a predetermined range, an unsteady state signal is output.
Description of the drawings
FIG. 1 is a block diagram of an apparatus for performing the method of the present invention.
2a and 2b are schematic flow charts illustrating the method of the present invention.
FIG. 3 is a plot showing the change in flow over time in the illustrated plant.
It is.
FIG. 4 is a semi-log plot of energy versus frequency obtained from the signal shown in FIG.
is there.
FIG. 5 is a plot of the flow rate of a negatively descending disturbance versus time.
FIG. 6 shows a plot of energy thresholds where the monotonically varying disturbance is plotted in the low frequency range.
The half-log plot of energy versus frequency in the plot of FIG.
It is.
FIG. 7 is a plot of flow versus time showing a "U" disturbance of the flow signal.
FIG. 8 is a graph of FIG. 7 showing that at one energy threshold, the disturbance exceeds the threshold.
5 is a semi-log plot of unit energy versus frequency.
Detailed description of the invention
The apparatus and method practiced by the present invention can be used in a steady state or unsteady state
Determine if it is working. Simply put, this device has defined process variables.
Determine the reference power spectral density (PSD) of the process variable while in normal conditions
You. Power spectral density is the energy content of a signal as a function of its component frequency.
Fast Fourier Transform (FFT) that represents a quantity and transforms a time domain signal into a frequency domain representation
).
Performing a first normalization procedure on the signal from which the reference PSD is obtained,
To obtain a zero mean criterion. This normalization is based on the time series average processing of the sampled data values.
This is achieved by subtracting the variable values from each time series sampled data value. Calculate spectrum
Divide each power value of the spectrum by the number of time-series signal samples used for
Perform a second normalization procedure on the data. The first normalization procedure is:
One stored reference PSD as reference for all subsequent test procedures
To be used and to adjust multiple reference spectra or reference spectra.
Eliminate the need for ease procedures. The second normalization procedure is the current P
Even if the time window in which SD and the reference PSD are obtained is different, the reference PSD is
Be able to compare with existing PSD.
The reference PSD is the current PSD obtained when the process variable is being calculated.
Be compared. The current PSD is based on the first and second normalizations described above for the reference PSD.
The procedure is also executed. The current PSD is too energy relative to the reference PSD
Is large (either a slow change like a ramp or a fast change like a spike)
Even if)
The scope of the claims
1. The current state of the process variable output signal and the output signal is in an acceptable range
How to determine whether
(a) when the plant is operating at steady state,
The force signal is sampled to set the reference comparison data of the process variable, and each sample is set.
A first normalization procedure is further performed on the pulled reference output signal to obtain each sample.
Converting the resulting signal to a zero mean reference;
(b) processing the sampled output signal to obtain a reference spectral data of the process variable;
Data, and the reference spectrum data is used for a plurality of rounds of the sampled output signal.
Indicate the normalized energy capacity for each of the wavenumber components, and
Perform a second normalization procedure on the quasi-spectral data values, and
Divide each spectral data value by the value associated with the sample time.
Where the sample time is the output signal to obtain the spectral data value.
Providing a time window to be sampled;
(c) storing the reference spectrum data,
(d) when the plant is in operation, the process variable over a second time period;
The current output signal of the process variable is sampled to set the current operation data of the process variable.
Perform a first normalization procedure on each sampled current output signal
Converting each sampled signal to a zero mean reference;
(e) processing the sampled current output signal to obtain current spectrum data
, The current spectral data is a plurality of frequencies of the sampled current output signal.
Indicate the normalized energy capacity of each of the several components, and
Perform a second normalization procedure on the vector data values,
In the step of dividing each spectral data value by a value related to the sample time
Where the sample time is used to sample the output signal to obtain spectral data values.
A step provided to be a time window to be controlled;
(f) a plurality of frequency components of the reference spectrum data and the current spectrum data;
The normalized energy capacity is compared to the current
The threshold of the energy capacity of any frequency component of the spectrum data of
If the energy capacity of the common frequency component of the reference spectrum data exceeds
Outputting a signal.
6. An output signal whose value relating to the sample time is taken during the time window;
2. The method of claim 1, wherein the number is a sample number of the signal.
7. The method of claim 1, wherein step (f) indicates a common frequency at which the signal is further output.
The method described.
8. In the analysis steps (b) and (e), the Fourier transform of the sampled output signal
2. The method of claim 1, wherein the frequency components are converted to determine the frequency components and their respective energy capacities.
the method of.
9. When the energy of the frequency component of the current data is multiplied by a set coefficient,
Only when the energy capacity of the common frequency component of the quasi-data exceeds the signal,
The method according to claim 1, wherein the output is performed in step (f).
Ten. After the energy ratio of each common frequency component is determined in step (f),
When at least one of the ratios is shown to exceed a predetermined factor,
The method of claim 1, wherein a signal is output.